• Title/Summary/Keyword: 연속강우

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Evaluation of conceptual rainfall-runoff models for different flow regimes and development of ensemble model (개념적 강우유출 모형의 유량구간별 적합성 평가 및 앙상블 모델 구축)

  • Yu, Jae-Ung;Park, Moon-Hyung;Kim, Jin-Guk;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.2
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    • pp.105-119
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    • 2021
  • An increase in the frequency and intensity of both floods and droughts has been recently observed due to an increase in climate variability. Especially, land-use change associated with industrial structure and urbanization has led to an imbalance between water supply and demand, acting as a constraint in water resource management. Accurate rainfall-runoff analysis plays a critical role in evaluating water availability in the water budget analysis. This study aimed to explore various continuous rainfall-runoff models over the Soyanggang dam watershed. Moreover, the ensemble modeling framework combining multiple models was introduced to present scenarios on streamflow considering uncertainties. In the ensemble modeling framework, rainfall-runoff models with fewer parameters are generally preferred for effective regionalization. In this study, more than 40 continuous rainfall-runoff models were applied to the Soyanggang dam watershed, and nine rainfall-runoff models were primarily selected using different goodness-of-fit measures. This study confirmed that the ensemble model showed better performance than the individual model over different flow regimes.

Trend analysis of Mega Flood in the Han river basin (한강유역의 거대홍수 경향성 분석)

  • Kim, Bo Ran;Kim, Duck Hwan H;Han, Dae Gun;Hong, Seung Jin;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.153-153
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    • 2016
  • 최근 지구온난화 및 기후변화의 영향으로 수재해가 증가하고 있으며, 강우의 경향성이 변화하고 있다. 태풍 및 집중호우로 인한 피해보다 장기간의 연속적인 강우의 발생으로 인한 피해가 더욱 크며, 기존 수공구조물의 설계기준은 연속적인 호우로 인한 피해를 고려하지 못하고 있는 실정이다. 거대홍수란 집중호우, 태풍, 이상홍수 및 돌발홍수로 인한 홍수피해의 여파가 끝나기도 전에 또 다른 강우사상으로 인하여 거대한 홍수가 발생하는 시나리오적 상황을 의미한다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 한강권역 30년 동안의 (1986 ${\infty}$ 2015년) 강우자료를 이용하여 거대홍수 발생횟수, 경향성, 설계기준을 초과하여 발생하는 거대홍수 초과빈도를 분석하였다. 최소 무강우 시간 정의(Inter Event Time Definition, IETD)를 이용하여 거대홍수를 산정하고, Mann-Kendall test 및 이중누가우량분석(double mass analysis)을 통하여 거대홍수의 경향성 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 기존 수공구조물의 설계기준의 취약점을 보완할 수 있을 것이라 판단되며, 태풍, 집중호우, 거대홍수 등으로 발생하는 홍수피해를 줄이기 위한 방재 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

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Radar rainfall prediction based on deep learning considering temporal consistency (시간 연속성을 고려한 딥러닝 기반 레이더 강우예측)

  • Shin, Hongjoon;Yoon, Seongsim;Choi, Jaemin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.5
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    • pp.301-309
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    • 2021
  • In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.

A Comparison between Huff's Quartile Method and ABM on Planning a Storm Sewer Network in an Urban Area (도시 우수 관망 계획에 관한 Huff 4분위법과 ABM의 비교)

  • Lee, Sangho;Kang, Taeuk;Park, Jongpyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.212-212
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    • 2019
  • 일반적으로 도시 우수 관망의 계획에 대부분 합리식 등을 이용하여 첨두유량만 검토하였기 때문에 설계 강우의 시간 분포 방법은 고려되지 않았다. 하지만 최근에는 집중 호우로 인한 침수 피해가 많이 발생함에 따라 하수도 시설물들의 연계를 통한 침수 해결이 요구되었고, 첨두 유출량뿐만 아니라 홍수 수문 곡선도 산정 할 수 있는 강우-유출 모형을 설계에 도입해야 할 필요성이 제기되었다. 그러나 현재까지 우수 관망 등 하수도 시설물에 대한 분석에 적합한 강우의 시간 분포 방법은 제시되지 않고 있다. 이에 본 연구는 실무적으로 널리 이용되고 있는 Huff 4분위 방법과 중 소규모 배수 시설물의 계획에 합리적이라고 알려져 있는 ABM(alternating block method) 방법을 비교 검토하여 도시 우수 관망 해석에 적합한 강우의 시간 분포 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 동해 기상 관측소의 관측 강우자료를 이용하여 강우-빈도 해석을 수행하였고, 다양한 유역 규모에 대한 적용을 위해 임의의 13개 유역을 대상으로 SWMM을 이용하여 홍수량을 분석하였다. 도시 유역의 우수 관망 계획에 적합한 확률 강우의 시간 분포 방법을 결정하기 위해 실제 강우 현상의 재현성, 소규모 배수 구역에 대한 첨두 홍수량 산정의 정확성, 우수 관망의 연속성을 고려한 계획의 3가지 관점에 대하여 검토하였다. 우선, 실제 강우 현상의 재현에 있어서 실제의 시간 최대 강우량의 발생분위가 대부분 강우의 지속기간 중 40~50% 사이에 위치하는 것을 감안할 때, ABM의 시간 분포 형태와 유사한 것으로 검토되었다. 두 번째 첨두 홍수량 산정의 정확성 면에서는 시간 단위 자료를 이용하여 유도되어 시간 단위 이하의 지속기간에 대한 확률 강우량 산정에 불확실성이 큰 Huff 방법보다는 ABM에 의한 시간분포 방법이 보다 적절한 것으로 분석되었다. 세 번째로 우수 관망의 연속성을 고려한 계획에서는 소규모 배수 구역 내에 존재하는 다수의 관거를 동시에 고려해야 하는 도시 우수 관망의 특성 상, 동일 지속기간의 확률 강우량에 대한 시간 분포를 적용하는 것이 합리적이다. 이에 배수 면적별로 임계 지속기간이 상이한 Huff 방법보다는 홍수량이 수렴하는 ABM의 24시간 시간 분포를 이용하는 것이 적용에 유리한 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 합리적인 도시 우수 관망 설계 기술을 구현하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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Assessment of long term runoff simulation using SURR Model (연속형저류함수모형의 장기유출모의 적용성 평가)

  • Ji, Hee-Sook;Lee, Byong-Ju;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.255-255
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    • 2011
  • 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형인 SURR모형을 장기유출 모의가 가능한 일 단위 모형으로 확장하여 그 적용성을 평가하고자 한다. 저류함수모형은 단일 호우사상에 대한 집중형 단기유출 모형으로 개발되어 장기유출 모형으로서의 활용성은 검토되지 못한 실정이다. 기존의 연구(셩영두 외, 2008)에서는 사상형 저류함수모형을 장기유출모형으로 적용하는데 그쳤으므로 유역 수문성분 모의가 가능한 연속형 장기유출 모형의 개발이 필요하다. 이를 위해 대상유역은 한강유역을 채택하였으며 일단위 기상자료와 수문자료를 구축하였다. 기존의 시단위 유역 수문성분(토양수분, 실제증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 지하수유출량) 산정방법과 시단위 유역 및 하도 저류함수를 일단위로 확장하여 2002년부터 2009년까지 장기 유출모의를 실시하고자 한다. 본 연구 결과는 시단위 유출모의와 일단위 유출모의가 동시에 가능한 모형 개발에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

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The Analysis of Flood Hydrograph Responce according to Spatial Advection Characteristics of Rainfall Cluster (강우클러스터의 이류특성에 따른 홍수유출수문곡선 반응해석)

  • Kang, Boo-Sik;Moon, Su-Jin;Kim, Jin-Gyeom;Kim, Jong-Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.949-949
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    • 2012
  • 유출수문곡선은 강우량, 강우강도, 강우지속시간, 강우이동방향 및 이동속도와 같은 강우발생특성과 강수대의 공간적 이류방향과 유역형상과의 상호작용에 의하여 영향을 받으며, 특히 강우의 이류과정에서 나타나는 시간적, 공간적인 분포는 유출에 영향을 미치는 중요한 인자이다. 일반적으로 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 강우의 이류과정에 따른 유출변화특성을 모의하기가 어렵다. 본 연구에서는 완전 분포형 수문동력학적 강우-유출 모형을 사용하여 강우의 이류특성을 반영할 수 있는 유출 모델을 구성하고, 강우의 이류특성에 따른 유역 출구에서의 유출수문곡선의 변화과정을 살펴보고 상관관계를 분석하였다.

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Study of Minimum Inter-event Time of no rain in Han River Basin (한강수계 강우사상간 최소 무강우 시간에 대한 고찰)

  • Park, Hee-Seong;Sung, Ji-Youn;Kim, Hyeon-Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.371-371
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    • 2012
  • 연속된 강우 관측 자료로부터 강우사상을 분리하는 것은 수문 분석에서 매우 기초적인 부분이다. 하지만 이를 분리하는 표준적인 방법은 아직 정해진 것이 없다. 보편적으로 강우사상의 분리에 강우사상간 (무강우)시간정의(IETD; Inter-event Time Definition)을 사용하고 있으며, 이는 강우사상간 최소 (무강우)시간(MIT; Minimum Inter-event Time, 이하 '강우사상간 최소 무강우 시간' 이라고 함.)이라고도 한다. 강우사상간 최소 무강우 시간을 결정하기 위해 사용되는 방법으로는 자기 상관계수를 이용하는 방법과 순위상관계수를 이용하는 방법, 강우사상간 무강우시간에 대한 변동계수를 이용하는 방법, 연간 호우 발생수를 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 한강수계 강우의 강우사상간 최소 무강우 시간을 고찰하기 위해 한강수계 국토해양부에서 운영 중인 한강수계 강우관측소의 자료를 대상으로 앞서 제시한 4가지 방법을 적용하여 각 방법 간의 차이를 비교하여 보았으며, 더불어 개별 강우관측소의 자료와 티센망을 이용한 유역평균강우량을 사용했을 때 강우사상간 최소 무강우 시간의 차이를 비교하여 보았다.

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Characteristics of Heavy Rainfall for Landslide-triggering in 2011 (2011년 집중호우로 인한 산사태 발생특성 분석)

  • Kim, Suk-Woo;Chun, Kun-Woo;Kim, Jin-Hak;Kim, Min-Sik;Kim, Min-Seok
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.101 no.1
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    • pp.28-35
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    • 2012
  • Rainfall is widely recognized as a major landslide-triggering factor. Most of the latest landslides that occurred in South Korea were caused by short-duration heavy rainfall. However, the relationship between rainfall characteristics and landslide occurrence is poorly understood. To examine the effect of rainfall on landslide occurrence, cumulative rainfall(mm) and rainfall intensity(mm/hr) of serial rain and antecedent rainfall(mm) were analyzed for 18 landslide events that occurred in the southern and central regions of South Korea in June and July 2011. It was found that all of these landslides occurred by heavy rainfall for one or three days, with the rainfall intensity exceeding 30 mm/hr or with a cumulative rainfall of 200 mm. These plotted data are beyond the landslide warning criteria of Korea Forest Service and the critical line of landslide occurrence for Gyeongnam Province. It was also found that the time to landslide occurrence after rainfall start(T) was shortened with the increasing average rainfall intensity(ARI), showing an exponential-decay curve, and this relation can be expressed as "T = $94.569{\cdot}exp$($-0.068{\cdot}ARI$)($R^2$=0.64, p<0.001)". The findings in this study may provide important evidences for the landslide forecasting guidance service of Korea Forest Service as well as essential data for the establishment of non-structural measures such as a warning and evacuation system in the face of sediment disasters.

Sampling Error Problem on Rainfall Observation Using Satelite (인공위성을 이용한 강우관측과 관측오차)

  • 유철상
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1997.05a
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    • pp.186-191
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    • 1997
  • 인공위성을 이용한 강우관측은 지상에서의 강우관측과는 달리 넒은 지역의 관측을 가능하게 하고 또한 해양에서의 강우까지도 관측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 강우관측도 몇가지 문제점을 포함하고 있는데 그 하나로서 관측오차 문제를 들 수 있다. 이것은 관측된 강우가 공간적으로는 연속이지만 시간적으론 불연속이기 때문에 발생하는 구조적인 문제로서 강우의 시간적-공간적 통계특성과 관측계획에 따라 각각 다르게 정량화 된다. 본 논문에서는 인공위성을 이용한 강우 관측시 발생하는 관측오차의 추정식을 소개하고 두개의 다차원 강우모형을 사용하여 적용해 보았다. 현재까지의 관측오차 추정은 강우의 2차원 통계특성만을 고려하기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모델에 따른 차이는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.

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